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《青岛科技大学》 2008年
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基于Bayes估计的非线性滤波在深空探测自主导航中的应用

姚文龙  
【摘要】: 深空探测自主导航系统是一种在复杂的环境下工作的具有自规划、自组织、自适应能力的导航系统。非线性滤波算法的研究是自主导航系统研究领域的一个热点问题。非线性滤波算法在深空探测自主导航系统中应用的目的就是克服深空探测的过程中,由于探测器的远距离所引起的地面导航系统较大的通讯延迟问题,使探测器在没有人干预下有目的地移动并完成特定任务进行特定操作。本学位论文结合作者参与的“十五”863计划项目子课题—“深空探测器自主导航技术”以及“深空探测器自主导航仿真系统测试”,以如何有效提高自主光学导航系统的精度、实时性为目的,深入研究了各类非线性滤波算法在深空探测自主光学导航系统中的应用,提出了几种基于Bayes估计理论的改进的非线性滤波算法,并针对不同阶段导航系统对所提出的非线性滤波算法进行了有效性仿真验证。论文的主要研究内容及创新点包括: 1.简要介绍了深空探测自主导航系统技术的意义与国内外发展状况,建立了深空探测器的轨道动力学模型,进行了自主光学导航系统原理与误差的分析。 2.针对天体探测过程中的巡航段和借力飞行段,结合每个阶段的轨道动力学方程,提出了适用于各个飞行段不同的自主光学导航系统方案,分析了其中相关参数的选择并进行了性能分析。 3.针对初始条件对状态估计的影响,将小波函数引入到UKF(Unscented Kalman Filter,UKF)算法中,提出了小波-Unsentened卡尔曼混合滤波算法,并将其应用到自主光学导航系统中。该方法不但能够滤掉尖峰点,而且除噪效果好,提高了滤波精度。 4.针对CDKF (Center Difference Kalman Filter,CDKF)计算复杂度高的问题,在保证滤波精度的情况下,提出了平方根CDKF的改进滤波算法,并将其应用到自主光学导航系统中,减少了计算复杂度,提高了运算速度。 5.针对UPF (Unscented Particle Filter,UPF)滤波的重要性权值方差问题,将小波分析的去噪原理应用于粒子滤波,研究了一种结合小波变换的UPF改进算法,并将其应用到自主光学导航系统中,以提高导航系统的精度。 6.针对UPF滤波及其改进算法在自主光学导航中存在计算量较大以及算法不稳定的缺点,提出了SR-UPF (Square Root Unscented Particle Filter,SR-UPF)滤波算法并将其应用到自主光学导航中,在保证滤波精度的情况下,减少了计算复杂度,提高了运算速度。
【学位授予单位】:青岛科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TN966;TN713

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